26、色彩量化技术全解析

色彩量化技术全解析

1. 色彩量化基础

色彩量化在图像处理中扮演着重要角色，它可以帮助我们减少图像所需的存储空间和处理资源。在处理灰度图像时，为避免出现量化轮廓，抖动技术是一种有效的方法。抖动是一种滤波过程，它能降低相邻像素量化误差之间的相关性，防止量化级别之间的边界形成连续曲线。

色彩量化与色彩感知之间的联系在寻找优秀量化方法时得到了广泛应用。以NTSC彩色电视信号系统为例，它基于YUV空间的颜色坐标，其中Y表示亮度，(U, V)表示色度坐标。在对这些分量进行量化时，由于人眼对亮度变化比色度变化更敏感，因此每个色度通道可以使用比亮度信息少得多的比特数。

色彩空间的量化，即选择量化映射q，主要涉及两个部分：确定量化单元和为每个单元确定量化级别。一旦确定了量化映射q，图像的量化就变得简单了：对于图像中的每个像素颜色c，我们需要确定包含c的量化单元，并将c替换为该单元的量化级别q(c)。

现有的量化方法在选择量化映射q时采用了不同的方式：
- 先确定量化单元，然后为每个单元选择量化级别。
- 先选择量化级别，然后确定哪些颜色应映射到每个级别。
- 以相互依赖的方式同时选择量化单元和级别。

2. 量化误差

量化单元和每个单元的量化级别的最优确定，取决于衡量量化误差的标准以及图像中颜色的分布。如果q是量化映射，c是要量化的颜色，我们可以表示为：
[c = q(c) + e_q]
其中，(e_q)是量化误差或量化噪声。

当我们用颜色c的量化值q(c)替换c时，会产生失真。为了测量这种失真，我们使用失真度量d(c, q(c))。在选择失真度量d时，需要考虑感知